Python——破解极验滑动验证码

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[url=https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg5MzAyNDI4Mw==&mid=2247484061&idx=4&sn=b1bfab37804244aa983324e7036e91c6&chksm=c03463e9f743eafff2e9ee8058dc03482b5e1547613d9ae4ee0f40205d350a9445fb73cbe8e2&token=1160285375&lang=zh_CN&scene=21#wechat_redirect]黑客技术点击右侧关注，了解黑客的世界！

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作者丨一只小小寄居蟹
https://www.cnblogs.com/xiao-apple36/p/8878960.html

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极验滑动验证码[/h1]

以上图片是最典型的要属于极验滑动认证了，极验官网：http://www.geetest.com/。

现在极验验证码已经更新到了 3.0 版本，截至 2017 年 7 月全球已有十六万家企业正在使用极验，每天服务响应超过四亿次，广泛应用于直播视频、金融服务、电子商务、游戏娱乐、政府企业等各大类型网站

对于这类验证，如果我们直接模拟表单请求，繁琐的认证参数与认证流程会让你蛋碎一地，我们可以用selenium驱动浏览器来解决这个问题，大致分为以下几个步骤

1、输入用户名，密码
2、点击按钮验证，弹出没有缺口的图
3、获得没有缺口的图片
4、点击滑动按钮，弹出有缺口的图
5、获得有缺口的图片
6、对比两张图片，找出缺口，即滑动的位移
7、按照人的行为行为习惯，把总位移切成一段段小的位移
8、按照位移移动
9、完成登录

[h1][/h1][h1]
实现[/h1]
[h2]位移移动需要的基础知识[/h2]
位移移动相当于匀变速直线运动，类似于小汽车从起点开始运行到终点的过程（首先为匀加速，然后再匀减速）。

其中a为加速度，且为恒量（即单位时间内的加速度是不变的），t为时间

[h2][/h2][h2]位移移动的代码实现[/h2]
def get_track(distance):''' 拿到移动轨迹，模仿人的滑动行为，先匀加速后匀减速匀变速运动基本公式： ①v=v0+at ②s=v0t+(1/2)at ③v-v0=2as :param distance: 需要移动的距离 :return: 存放每0.2秒移动的距离 '''# 初速度 v=0# 单位时间为0.2s来统计轨迹，轨迹即0.2内的位移 t=0.1# 位移/轨迹列表，列表内的一个元素代表0.2s的位移 tracks=[]# 当前的位移 current=0# 到达mid值开始减速 mid=distance * 4/5 distance += 10  # 先滑过一点，最后再反着滑动回来while current < distance:if current < mid:# 加速度越小，单位时间的位移越小,模拟的轨迹就越多越详细          a = 2  # 加速运动else:          a = -3 # 减速运动# 初速度       v0 = v# 0.2秒时间内的位移       s = v0*t+0.5*a*(t**2)# 当前的位置       current += s# 添加到轨迹列表       tracks.append(round(s))# 速度已经达到v,该速度作为下次的初速度       v= v0+a*t# 反着滑动到大概准确位置for i in range(3):    tracks.append(-2)for i in range(4):    tracks.append(-1)return tracks

[h2]对比两张图片，找出缺口[/h2]
def get_distance(image1,image2):'''    拿到滑动验证码需要移动的距离    :param image1:没有缺口的图片对象    :param image2:带缺口的图片对象    :return:需要移动的距离    '''# print('size', image1.size) threshold = 50for i in range(0,image1.size[0]):  # 260for j in range(0,image1.size[1]):  # 160          pixel1 = image1.getpixel((i,j))          pixel2 = image2.getpixel((i,j))          res_R = abs(pixel1[0]-pixel2[0]) # 计算RGB差          res_G = abs(pixel1[1] - pixel2[1])  # 计算RGB差          res_B = abs(pixel1[2] - pixel2[2])  # 计算RGB差if res_R > threshold and res_G > threshold and res_B > threshold:return i  # 需要移动的距离

[h2]获得图片[/h2][h2][/h2]def merge_image(image_file,location_list):"""    拼接图片 :param image_file: :param location_list: :return: """ im = Image.open(image_file) im.save('code.jpg') new_im = Image.new('RGB',(260,116))# 把无序的图片切成52张小图片 im_list_upper = [] im_list_down = []# print(location_list)for location in location_list:# print(location['y'])if location['y'] == -58: # 上半边          im_list_upper.append(im.crop((abs(location['x']),58,abs(location['x'])+10,116)))if location['y'] == 0:  # 下半边          im_list_down.append(im.crop((abs(location['x']),0,abs(location['x'])+10,58))) x_offset = 0for im in im_list_upper:       new_im.paste(im,(x_offset,0))  # 把小图片放到新的空白图片上       x_offset += im.size[0] x_offset = 0for im in im_list_down:       new_im.paste(im,(x_offset,58))       x_offset += im.size[0] new_im.show()return new_imdef get_image(driver,div_path):''' 下载无序的图片  然后进行拼接获得完整的图片 :param driver: :param div_path: :return: ''' time.sleep(2) background_images = driver.find_elements_by_xpath(div_path) location_list = []for background_image in background_images:       location = {}       result = re.findall('background-image: url("(.*?)"); background-position: (.*?)px (.*?)px;',background_image.get_attribute('style'))# print(result)       location['x'] = int(result[0][1])       location['y'] = int(result[0][2])       image_url = result[0][0]       location_list.append(location)print('==================================') image_url = image_url.replace('webp','jpg')# '替换url http://static.geetest.com/pictures/gt/579066de6/579066de6.webp' image_result = requests.get(image_url).content# with open('1.jpg','wb') as f:#    f.write(image_result) image_file = BytesIO(image_result) # 是一张无序的图片 image = merge_image(image_file,location_list)return image
[h2][/h2][h2]按照位移移动[/h2]
print('第一步,点击滑动按钮')ActionChains(driver).click_and_hold(on_element=element).perform()  # 点击鼠标左键，按住不放 time.sleep(1)print('第二步,拖动元素')for track in track_list:ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=track, yoffset=0).perform() # 鼠标移动到距离当前位置（x,y）if l threshold and res_G > threshold and res_B > threshold:return i  # 需要移动的距离def main_check_code(driver, element):"""    拖动识别验证码 :param driver: :param element: :return: """ image1 = get_image(driver, '//div[@class="gt_cut_bg gt_show"]/div') image2 = get_image(driver, '//div[@class="gt_cut_fullbg gt_show"]/div')# 图片上缺口的位置的x坐标# 2 对比两张图片的所有RBG像素点，得到不一样像素点的x值，即要移动的距离 l = get_distance(image1, image2)print('l=',l)# 3 获得移动轨迹 track_list = get_track(l)print('第一步,点击滑动按钮')ActionChains(driver).click_and_hold(on_element=element).perform()  # 点击鼠标左键，按住不放 time.sleep(1)print('第二步,拖动元素')for track in track_list:ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=track, yoffset=0).perform()  # 鼠标移动到距离当前位置（x,y）　　　　　time.sleep(0.002)# if l>100:ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=-random.randint(2,5), yoffset=0).perform() time.sleep(1)print('第三步,释放鼠标')ActionChains(driver).release(on_element=element).perform() time.sleep(5)def main_check_slider(driver):""" 检查滑动按钮是否加载 :param driver: :return: """while True:try :          driver.get('http://www.cnbaowen.net/api/geetest/')          element = WebDriverWait(driver, 30, 0.5).until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'gt_slider_knob')))if element:return elementexcept TimeoutException as e:print('超时错误，继续')    time.sleep(5)if __name__ == '__main__':try:       count = 6  # 最多识别6次       driver = webdriver.Chrome()# 等待滑动按钮加载完成       element = main_check_slider(driver)while count > 0:          main_check_code(driver,element)          time.sleep(2)try:             success_element = (By.CSS_SELECTOR, '.gt_holder .gt_ajax_tip.gt_success')# 得到成功标志print('suc=',driver.find_element_by_css_selector('.gt_holder .gt_ajax_tip.gt_success'))             success_images = WebDriverWait(driver, 20).until(EC.presence_of_element_located(success_element))if success_images:print('成功识别！！！！！！')                   count = 0breakexcept NoSuchElementException as e:print('识别错误，继续')             count -= 1             time.sleep(2)else:print('too many attempt check code ')exit('退出程序')finally:       driver.close()

[h2]成功识别标志css[/h2]

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